Ai fazendo a diferença para as pessoas reais

Ai fazendo a diferença para as pessoas reais

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Robô ajudando o crescimentoRay Poynter, 25 de agosto de 2025

Eu acho que muita discussão sobre a IA está focada no que ela pode oferecer no futuro. Acredito que é importante olharmos para o que já foi alcançado para ter uma noção de onde estamos e para onde pode ir em breve. Este post apresenta um conjunto de exemplos de todo o mundo e em vários campos.

Visão geral
Esta nota destaca onde a inteligência artificial (IA) forneceu resultados tangíveis para as pessoas nos últimos 18 meses. Ele não apenas se concentra em bons resultados, mas também em impactos tangíveis, alguns dos quais podem ser considerados maus resultados, como as perdas de empregos. A nota examina várias questões, incluindo impactos de custo e número de funcionários em empresas, saúde da linha de frente na África, agricultura na China, ação comunitária na América Latina, educação, ciência/farmacêutica e indústria.

Empresas: redução de custos e, em alguns casos, funcionários
Eu acho que a maioria de nós consideraria reduções de custos como uma boa mudança, mas os cortes no número de funcionários são uma questão mais controversa. Como afirmei acima, estou mostrando evidências de mudança, não apenas evidências de coisas boas.

  • O assistente de AI de Klarna agora lida com dois terços das conversas de clientes, cortando os tempos de resolução de 11 minutos para cerca de 2 minutos. A gerência informou que a IA ajudou a reduzir o número de funcionários principalmente por atrito (de aproximadamente 5.000 a 3.800) enquanto levanta a produtividade.
  • A IBM relata que a IA agora lida com a maioria das tarefas de RH de rotina. Em 2025, a empresa disse que havia substituído centenas de funções de RH por IA e reinvestidas para contratar engenheiros e equipe de vendas. A liderança também vinculou a IA a ganhos de produtividade de bilhões de bilhões.

Saúde na África: mais casos encontrados, mais cedo e mais perto das comunidades

  • Tuberculose (TB): Na Conferência Mundial da União de 2024, sobre Saúde Pulmão, equipes da Etiópia, Nigéria e Quênia apresentaram resultados da triagem da TB da comunidade usando raios X de tórax AIDED A (CAD). Exemplos incluíram 12.181 pessoas selecionadas na Etiópia (sensibilidade da IA ​​cerca de 94%), quase 26.000 revisões de varredura na Nigéria, identificando casos perdidos e 15.916 pessoas rastreadas no Quênia com alta positividade entre aqueles com pontuações elevadas de DAC.
  • O Uganda está escalando o Digital X -Ray com CAD através do Ministério da Saúde (48 unidades portáteis adquiridas em 2025 para aumentar a descoberta de casos ativos).
  • Saúde Materna: Um piloto de 2024 em Uganda usa o ultrassom de IA para ajudar as parteiras a data de gestações com precisão em clínicas e divulgação, incentivando a participação pré -natal anterior e melhor gerenciamento de riscos para complicações (por exemplo, pré -eclâmpsia).

Agricultura na China: rotação totalmente não tripulada de trigo em escala

  • Em Henan (Condado de Qingfeng), uma fazenda de 233 hectares não tripulada relatou uma colheita mais rápida (7 dias para 4), grandes reduções no trabalho de parto para o gerenciamento de irrigação/fertilizante (cerca de 80 a 90%), cerca de 40% de custos humanos e aproximadamente 20% mais altos rendem a maceleses e os campos unidos, coordenados.

Comunidades e Meio Ambiente na América Latina: Resultados mensuráveis ​​de água e floresta

  • Água e pequenos agricultores: Kilimo (AG-Tech nascido na Argentina) usa irrigação guiada por IA para reduzir o uso da água e compartilhar ‘benefícios volumétricos de água’ auditados com os agricultores; A cobertura abrange milhares de fazendas em sete países. Os relatórios da imprensa em 2024 destacaram dezenas de milhões de metros cúbicos salvos e o aumento típico de ganhos líquidos para os agricultores participantes após o compartilhamento de receita para água salva foi de 20 a 40%.
  • Monitoramento florestal para aplicação: Mapbiomas alerta (uma rede civil -sociedade/acadêmica usando AI/ml com dados de satélite) sustenta alertas de desmatamento de desmatamento usados ​​pelas autoridades e ONGs em todo o Brasil. O Mapbiomas relatou uma queda de 32,4% no desmatamento total em 2024 versus 2023 (contexto: aplicação, clima e dinâmica de incêndio também importa).

Educação: ensaios controlados mostram ganhos consideráveis ​​de aprendizado a baixo custo

  • RCT de Harvard (2024-2025): Em um curso de física de graduação, um estudo crossover randomizado descobriu que os alunos aprenderam aproximadamente o dobro, em menos tempo, com um tutor de IA personalizado em comparação com as sessões de aprendizado ativo lideradas por instrutores. Uma pré -impressão e versões posteriores (2025) documenta os resultados.
  • Tutoria ao vivo em escala (2024): O tutor copiloto (um assistente de Humano -AI para tutores de K -12) foi testado em um teste de controle randomizado com 900 tutores e 1.800 alunos; O acesso à ferramenta aumentou o tópico do aluno -mestery em cerca de quatro pontos percentuais, em média (e cerca de nove pontos percentuais para tutores com classificação mais baixa) em cerca de US $ 20 por tutor por ano.

Ciência e farmacêutica: novos recursos e saídas de tradução precoce

  • Antibióticos projetados com IA generativa (2025): os pesquisadores do MIT relataram candidatos projetados por IA ativos contra MRSA e N. gonorrhoeae resistentes a drogas, incluindo eficácia em modelos de camundongos, publicados em células; A equipe relacionada está progredindo na otimização pré -clínica com um parceiro sem fins lucrativos.
  • Alphafold 3 (2024): Laboratórios DeepMind/Isomorphic publicaram um artigo da natureza mostrando uma precisão marcadamente melhor para prever interações proteína -ligante e outras interações biomoleculares, com um servidor on -line que permite o acesso acadêmico; O debate continua com limites práticos e validação, mas a ferramenta já está ajudando a projetar o trabalho.
  • Oleodutos de drogas: Embora nenhum medicamento projetado por IA tenha atingido o mercado, vários candidatos avançaram nos últimos 18 meses e a consolidação da indústria continuou (por exemplo, exscientia que ingressou na recursão).

Indústria e fabricação: menos defeitos e engenharia mais rápida

  • Um importante fabricante automotivo escalou as inspeções da Visão de IA (dezenas de milhões de inspeções) e relatou cortes imediatos e significativos em defeitos e tempo de inatividade (IBM Caste Study, fevereiro de 2024).
  • Copilotes industriais: Siemens e parceiros expandiram assistentes generativos -AI no piso da loja em 2024-2025; Os pilotos relataram geração e configuração de código mais rápidas, aliviando gargalos qualificados.

O que isso contribui para

Nos setores, as vitórias mais claras de próximo prazo são: (1) automação do cliente -serviço (velocidade, qualidade e custo), (2) triagem e triagem direcionadas em saúde (mais altos atendimentos e cuidados anteriores), (3) eficiência de recursos na agricultura e na indústria (menos água, menos defeitos) e (4) apoio à aprendizagem (grande, custa eficazes de gestões em relação aos gestões (menos água, menos defeitos) e (4) (4) (4) de aprendizagem (grande, grande, custa e econômica (menos, os estudos de água) e (4) e (4) (3), de grandeidade (4) e (3), a grande eficácia da agricultura (menos água, menos defeitos) e (4) apoio (grande, de aprendizagem (grande, custa eficazes, em que os estudos. Na farmacêutica, o impacto mais significativo é a montante: projetar e filtrar melhores candidatos mais rapidamente; A prova clínica continua sendo a etapa de bloqueio.

Isso se liga bem à minha experiência de IA em pesquisa de mercado. As equipes que aproveitam os LLMs estão me relatando que são 15% a 25% mais produtivas. Além disso, a coleta de dados de conversação está fazendo incursões e a maioria dos grandes players tem algumas ferramentas para alavancar a IA.

Notas (fontes, todas acessadas em agosto de 2025)

Notas sobre como este artigo foi criado
Meu primeiro passo na criação deste post foi usar o ChatGPT 5 e usar pesquisas profundas para fazer o rascunho inicial, pedindo especificamente para listar as fontes nas notas.

Em seguida, enviei essa saída para o Gemini 2.5 Pro e pedi para verificar todas as fontes.

Finalmente, li e ajustei o texto para colocá -lo em minha voz e garantir que fiquei feliz em possuir a história e o argumento.

Isso levou cerca de 30 minutos de tempo do computador e talvez 45 minutos do meu tempo. Isso é muito mais rápido do que se eu tivesse usado o Google para pesquisar referências, ler as referências e criar o rascunho inicial dessa maneira. Quinze desses minutos foram gastos checando os links e substituindo dois com os quais eu não estava feliz.

Nesse caso, eu estava procurando exemplos de IA em uso. Eu não estava procurando os ‘melhores exemplos’ ou ‘todos os exemplos’. Se eu quisesse encontrar os melhores exemplos ou todos os exemplos, os requisitos teriam sido muito mais desafiadores de alcançar e mais difíceis de verificar. Este uso é um exemplo de utilização da IA ​​como assistente. A chave do artigo (seus pontos fortes ou suas fraquezas) é um produto do impulsionamento e enquadramento que eu criei. As edições que fiz no rascunho inicial tornam mais suave, mas essas edições eram apenas práticas porque o rascunho inicial estava próximo o suficiente para iterar.

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